厚市场效应如何放大失业率对住房市场的影响？

房产价格波动受很多因素影响，例如城市经济发展水平、人口、土地成本、资金成本等。遗憾的是，现有的大多数经济模型所能够解释的房价波动显著小于实际市场数据所呈现出的波动。

北京大学光华管理学院张庆华教授同合作研究者甘犁、王鹏飞一道，从另一项影响房价波动的因素——失业导致的信贷约束入手， 识别并且量化了厚市场效应（The thick market effect, 市场上买卖双方的数量对交易的影响）如何放大失业率对住房市场的影响，这有助于我们更完整、更深入地理解房产市场的周期波动。

以下是张庆华教授对于论文核心发现的解析。

这篇论文通过构建一个搜索-匹配模型，来研究厚市场效应如何放大失业冲击对住房市场的影响。论文利用美国德克萨斯州的城市层面的普查数据进行结构性估计， 得到模型的关键参数。然后在此基础上，对模型进行数值模拟。模拟结果显示：当失业率上升时，住房市场的买卖双方都缩减，形成一个较薄的市场（a thinner market，买卖双方数量较少），买卖双方的匹配质量因而降低；这又进一步加剧了房价和交易量的下降， 从而显著放大了失业冲击对住房市场的影响。

买卖双方数量多，因而搜索-匹配效率高的市场，称之为厚市场；反之为薄市场

在2007-2009的金融危机中，一些地区房价崩塌， 随之而来，失业率也大幅上升。这一现象引发了不少学者关于住房市场和劳动力市场如何相互影响的研究（比如 Mian and Sufi, 2014 and Liu, Miao and Zha, 2016）。住房市场和劳动力市场作为宏观经济的重要组成部分，理解两者之间的联系至关重要。目前的研究已经发现了一些住房市场如何影响失业率的机制。举例来说，Liu, Miao and Zha（2016）强调住房抵押贷款这一机制；而Head and Lloyd-Ellis (2012)和Rupert and Wasmer (2012)的研究发现，住房市场的摩擦会导致地区间的劳动力流动性的差异和失业率的差异。

和上述研究不同，这篇论文考察劳动力市场如何反作用于住房市场；特别是当住房市场存在搜索-匹配的摩擦时，厚市场效应如何放大失业冲击对住房市场的影响。现有文献中的大多数模型都没有对住房资产价格波动提供一个完全令人信服的解释；并且大多数模型所能够解释的房价波动显著小于实际市场数据所呈现出的波动。这也是为什么现有文献常常需要假设一个外生的消费者的住房偏好冲击，以使得它们的模型预测能够和实际数据相契合。有鉴于此，这篇论文发现的厚市场效应的“放大器机制”，对住房市场周期波动理论和实证研究都具有重要意义。

这篇论文的模型假设住房市场的买卖双方都是异质性的。买方有自己的偏好，卖方的住房也是各不相同的。一个住在自有住房的家庭每期都可能会受到一个随机的冲击，这个冲击会降低该家庭居住在目前住房所享有的效用。如果这个冲击足够大，那么该家庭会决定当期搬出现在的住房而租房居住，并将现有住房放到市场上出售，成为卖方；并且该家庭将在下一期进入住房市场寻找合适的新住房， 当然前提是它下一期没有受到信贷约束。在住房市场上， 买房和卖方都在寻找各自合适的匹配。当且仅当买卖双方的匹配质量足够好时，一笔买卖才会达成， 否则，买方和卖方都会在下一期的市场上继续寻找合适的匹配。在这个模型里，住房市场的买方和卖方的数量都是内生决定的。

失业率影响住房市场的规模，也即买卖双方的数量。从需求方面来说，它造成信贷约束。一个潜在的住房需求者如果失业，那么将不可能得到住房抵押贷款，因而不可能进入住房市场成为买方。同时，失业率上升还会使得信贷环境更紧，所以首付比例会上升。这又会使得一部分收入较低的家庭被拒之于住房市场之外。因此，当失业率上升时，住房市场的买方减少。从供给方面来说， 当失业率上升时，现有住房的家庭可能更不愿意搬离并出售当前住房， 因为在找到新的合适住房之前，他们失业的可能性增大了，由于信贷约束而失去购买新房资格的可能性也相应增大。同时，由于预期到在市场上搜索合适买方的时间变长，他们搬离并且出售现有住房的动力进一步削弱。所以，住房市场的卖方也随着失业率的上升而减少。住房市场变得薄了，买卖双方的平均匹配质量降低，因而找到合适匹配的时间变长了，房屋的价格和交易量进一步下降，失业率的冲击由此被放大。

为了量化厚市场效应的“放大器”作用， 这篇论文利用美国德克萨斯州所有城市三个普查年份， 即1990、2000和2010年的数据进行结构性估计，得到模型的关键参数。估计结果显示，住房市场上的消费者有显著的偏好上的异质性，因而匹配质量低所带来的效用损失是显著的。这为厚市场效应通过影响买卖双方的匹配质量而显著地影响市场均衡结果奠定了基础。运用结构性估计所得参数对模型进行数值模拟， 我们发现：第一，当失业率从5%上升到8%时，住房价格降低10.49%，同时交易量降低5.49%；第二， 如果没有厚市场效应的“放大器”作用，上述失业率对房价和交易量的影响将显著减弱；第三， 当我们进一步在模型中引入住房市场对失业率的反馈作用时，厚市场效应的“放大器”作用进一步增强；第四，有更多潜在买房和卖方的大城市的住房市场，在面临同样的失业冲击时，其房价和交易量的变化比小城市的住房市场要来得小。

这篇文章的主要贡献在于它首次将失业带来的信贷约束引入住房市场的搜索-匹配模型，在模型中，买方和卖方进入市场是内生决定的。失业冲击引起了住房市场厚薄程度的变化，激发了厚市场效应的作用。同时，文章利用美国德克萨斯州的城市层面的普查数据，通过结构性估计和数值模拟，明确识别出了厚市场效应的作用机制， 量化了厚市场效应的“放大器”作用， 这在文献中尙属首次。

本期“学术光华”介绍了以下研究：

由北京大学光华管理学院应用经济学系教授张庆华与研究伙伴合著的论文Market Thickness and the Impact of Unemployment on Housing Market Outcomes，在Journal of Monetary Economics发表。该期刊是宏观经济学领域的顶尖期刊，也是经济学全球排名前十位的期刊（Ideas/RePec, 2018）。该期刊发表对现代宏观经济学的各个领域做出重要学术贡献的论文，包括实证、方法论和理论等不同方向的论文。目前已经刊登了宏观经济学和货币经济学领域的诸多高引用率前沿论文。

张庆华是北京大学光华管理学院应用经济系教授， 博士生导师。她的主要研究兴趣包括城市经济学、公共财政、搜索与匹配以及应用计量经济学，并在这些领域做出了出色的研究成果，多篇论文发表在Review of Economics and Statistics, Journal of Monetary Economics, Rand Journal of Economics, Journal of Urabn Economics 以及 Journal of  Econometrics 等国际权威学术期刊上。

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